SIMULAÇÃO SEQUENCIAL DIRETA NA IDENTIFICAÇÃO E QUANTIFICAÇÃO DE INCERTEZAS ASSOCIADA À ESTIMAÇÃO DA PRODUÇÃO DE CAFÉ CONILON

Resumo

Os métodos de interpolação como a krigagem, que são modelos de estimação, expressam os valores extremos locais de um dado ponto, e não o comportamento simultâneo do conjunto de pontos, o qual só é possível por meio de simulações. A simulação não gera imagens com as características mais prováveis da variável, mas sim, um conjunto de imagens equiprováveis com a mesma variabilidade espacial dos valores experimentais. A simulação permite determinar incertezas espaciais obtidas pela variabilidade do conjunto de imagens equiprováveis da variável em estudo. Portanto, o trabalho teve por objetivo aplicar a Simulação Sequencial Direta (DSS) na identificação e quantificação de incertezas associada à estimação por krigagem da produção de café conilon. O trabalho foi realizado numa lavoura comercial de café conilon no Município de São Mateus (ES). Foram marcados pontos de amostragens, em uma área irregular de 18,567 ha, com os pontos espaçados irregularmente (não equidistantes) e formados por amostragem composta de 3 plantas, totalizando 87 células de amostragem, para produção do café maduro (CM), proveniente da safra de 2010. O coeficiente de Variação (CV) foi classificado como muito alto (CV > 40,3 %), indicando variabilidade alta na produção. O variograma esférico (esf) e alcance (a) de 150 metros, para as direções analisadas, expressaram a continuidade espacial de um processo isotrópico. A estimação da produção CM possibilitou identificar duas regiões com alta produção, diferente das demais, evidenciando um manejo diferenciado ao longo da área de estudo. Com as simulações atendendo aos pressupostos de mesma distribuição e variografia dos dados originais, com a DSS foi possível identificar e quantificar áreas de incertezas, associadas à estimação da produção de CM, em 26,43 % (5 ha) da área total.

Palavras-chave: Geoestatística, krigagem, mapa de variância.

DIRECT SEQUENTIAL SIMULATION IN IDENTIFICATION AND QUALIFICATION OF UNCERTAINTIES ASSOCIATED WITH PRODUCTION ESTIMATION OF DIFFERENT COFFEE TYPES

SUMMARY: Interpolation methods such as kriging, are estimation models, express the extreme local values of a given point, and not the concurrent behavior of the set of points, which is only possible by means of simulations. The simulation does not generate images with the most probable characteristics of the variable, but rather, a set of images equipped with the same spatial variability of the experimental values. The simulation allows to determine spatial variability obtained by the uncertainties of equipped images of the variable under study. Therefore, the study aimed to apply the Direct Sequential Simulation (DSS) in the identification and quantification of uncertainty associated with the estimation by krigingconilon in coffee production. The study was carried out in a commercial crop of different coffee in the municipality of São Mateus (ES). Sampling points were scored, in an irregular area of 18.567 ha, with irregularly spaced points (not offsets) and formed by sampling consisted of 3 plants totaling 87 sampling cells for production of mature coffee (CM) from the 2010 harvest. The coefficient of variation (CV) was rated as very high (CV > 40.3%), indicating high variability in production. The spherical variograma (esf) and range from 150 meters, for directions analyzed expressed an isotropic spatial continuity. The production CM made it possible to identify two regions with high production, different from the other, evidencing a differentiated management throughout the study area. With simulations taking into account the assumptions of same distribution and variografia of the original data, the DSS was unable to identify and quantify areas of uncertainty associated with the estimation of the production of CM, 26.43% (5 ha) of the total area.

Keywords: Geostatistics, kringing, variance map.